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Elija filtros de fusión de sensores inerciales

La toolbox proporciona múltiples filtros para estimar la pose y la velocidad de las plataformas mediante el uso de sensores inerciales integrados (incluidos acelerómetro, giroscopio y altímetro), magnetómetro, GPS y mediciones de odometría visual. Cada filtro puede procesar ciertos tipos de mediciones de ciertos sensores. Cada filtro también hace suposiciones y puede tener limitaciones que debes considerar cuidadosamente antes de aplicarlo. Por ejemplo, muchos filtros no asumen ninguna aceleración lineal o angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional de 9,81 m/s2. Por lo tanto, debes evitar usarlos durante aceleraciones fuertes y constantes, pero estos filtros pueden funcionar razonablemente bien durante ráfagas cortas de aceleración lineal. Además, algunos filtros permiten una aceleración lineal y una velocidad angular constantes por partes, ya que permiten entradas de aceleración y velocidad angular durante el paso de predicción.

Los algoritmos internos de estos filtros también varían mucho. Por ejemplo, el objeto ecompass utiliza el método TRIAD para determinar la orientación de la plataforma con un coste de cálculo muy bajo. Muchos filtros (como ahrsfilter y imufilter) adoptan el filtro de Kalman de estado de error, en el que se estima la desviación del estado del estado de referencia. Mientras tanto, otros filtros (como insfilterMARG y insfilterAsync) utilizan el enfoque de filtro de Kalman extendido, en el que el estado se estima directamente.

Para lograr una alta precisión de estimación, es importante ajustar adecuadamente las propiedades y parámetros del filtro. La toolbox ofrece la función incorporada tune para ajustar los parámetros y el ruido del sensor para la mayoría de los filtros del sensor inercial (marcados como ajustables en la siguiente tabla).

La tabla enumera las entradas, salidas, suposiciones y algoritmos para todos los filtros de fusión de sensores inerciales configurados.

Sugerencia

Además de los filtros enumerados en esta tabla, puede usar el objeto insEKF para crear un marco de fusión de sensores inerciales flexible, en el que puede usar modelos de movimiento y modelos de sensores integrados o personalizados. Para obtener más detalles, consulte Combinar datos del sensor inercial utilizando insEKF-Marco de fusión flexible basado en.

Objeto Sensores y entradasEstados y salidas Supuestos o limitaciones Algoritmo utilizadoAjustable
ecompass
  • Acelerómetro

  • Magnetómetro

Orientación El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.método TRÍADA No
ahrsfilter
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • Magnetómetro

Orientación y velocidad angular. El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.

Filtro de Kalman de estado de error

ahrs10filter
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • Magnetómetro

  • Altímetro

Orientación, altitud, velocidad vertical, polarización del ángulo delta, polarización de la velocidad delta, vector de campo geomagnético, polarización del magnetómetroEl filtro supone una aceleración lineal constante por tramos en la dirección vertical, y ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional en otras direcciones.Filtro Kalman extendido discreto
imufilter
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

Orientación y velocidad angular. El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.Filtro de Kalman de estado de error
complementaryFilter
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • Magnetómetro (opcional)

Orientación y velocidad angular. El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.

Enfoque basado en filtros no Kalman:

  • Utilice filtros de paso alto y bajo para reducir el ruido en varias lecturas del sensor.

  • Fusione las lecturas del sensor filtrado según sus pesos asignados.

No
insfilterMARG
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • Magnetómetro

  • GPS

Orientación, posición, velocidad, polarización del ángulo delta, polarización de la velocidad delta, vector de campo geomagnético, polarización del magnetómetro

El paso de predicción toma las entradas del acelerómetro y giroscopio. Por tanto, el filtro supone:

  • Aceleración lineal constante por tramos.

  • Velocidad angular constante por tramos.

  • El acelerómetro y el giroscopio funcionan al mismo ritmo sin pérdida de muestra.

Filtro Kalman extendido discreto
insfilterAsync
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • Magnetómetro

  • GPS

Orientación, velocidad angular, posición, velocidad, aceleración, polarización del acelerómetro, polarización del giroscopio, vector de campo geomagnético, polarización del magnetómetro

El filtro supone:

  • Velocidad angular constante

  • Aceleración constante

El filtro no requiere que los sensores sean sincrónicos y cada sensor puede tener caída de muestra.

Filtro Kalman extendido discreto continuo
insfilterNonholonomic
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • GPS

Orientación, posición, velocidad, polarización del giroscopio, polarización del acelerómetro

El paso de predicción toma las entradas del acelerómetro y giroscopio. Por tanto, el filtro supone:

  • Aceleración lineal constante por partes.

  • Velocidad angular constante por partes.

  • El acelerómetro y el giroscopio funcionan al mismo ritmo sin pérdida de muestra.

Además, el filtro supone que la plataforma avanza sin deslizamiento lateral.

Filtro Kalman extendido discreto
insfilterErrorState
  • Acelerómetro

  • Giroscopio

  • Magnetómetro

  • GPS

  • Escala de odometría visual

Orientación, posición, velocidad, polarización del giroscopio, polarización del acelerómetro y escala de odometría visual.

El paso de predicción toma las entradas del acelerómetro y giroscopio. Por tanto, el filtro supone:

  • Aceleración lineal constante por partes.

  • Velocidad angular constante por partes.

  • El acelerómetro y el giroscopio funcionan al mismo ritmo sin pérdida de muestra.

Filtro de Kalman de estado de error

Consulte también